У меня есть список примерно из 70 строковых значений, все они с E+(05 или 06), которые должны быть преобразованы в числа с плавающей запятой (поскольку всякий раз, когда я пытаюсь напечатать значения, оно каким-то образом игнорирует 100000 или 1000000).
raw_data = 'EISTest16_10CV_01.txt' # name of your file
# Define the columns from our txt table
columns = ["Pt.","Frequency","Z'","Z''","Frequency (Hz)","|Z|","theta"]
# Read the txt file
data = pd.read_csv(raw_data,names=columns, sep = "\t" or " ", skiprows =7) #skiprows is used to remove the header as parameters
frequency = np.asarray((data["Frequency"]))
#print("first 3 frequencies: ")
#test = '{0:,.2f}'.format(float(frequency[0]))
#floatfrequency = float(frequency[1])
#print(floatfrequency)
4 нижние закомментированные строки - это моя проблема. Как я могу изменить str на float? Или как я могу прочитать E+06 из списка (или строки)?
Некоторые похожие ответы предлагают использовать функцию strip(). Должен ли я использовать его, например, чтобы удалить E + 05, а затем вручную добавить время 100000?
Также попробуйте: тест = '{0:,.2f}'.format(float(частота[0]))
но возникает та же ошибка.
Я думаю, проблема в том, что десятичный разделитель в python — это точка (.), а в ваших данных используется запятая (,). Вы можете исправить это с помощью:
floatfrequency = float(frequency[0].replace(',', '.'))
Не делай этого. Скажите read_csv
использовать другой десятичный знак.
твоя проблема в запятых в десятичном числе. Вам нужно использовать точку для десятичных чисел. Вы должны заменить запятые такими точками
df['YourColumn'] = df['YourColumn'].str.replace(',', '.').astype(float)
или вы можете попробовать прочитать файл с опцией для десятичных чисел, например:
data = pd.read_csv(raw_data,names=columns, sep = "\t" or " ", skiprows =7, decimal = ",")
Спасибо @coco18! просто добавил десятичное число = "," и сразу решил все проблемы: D
Спасибо @Christian Patzl за ваш ответ, проблема была связана с десятичными числами, как предложил coco18. К сожалению, я не могу принять оба ответа как правильные :)